1. Introduction
程序员编写的可视化图表与专家眼中的设计标准总存在差距。我们无法每次都向可视化专家咨询设计上的意见，所以我们需求将设计标准，研究成果应用于自动化设计工具的正式框架，这些工具有助于对于推荐数据的合理编码和正确的视觉探索方式。我们建议将可视化设计标准建模为约束的集合，并结合从实验数据中学习到的软约束的权重，使用求解器把理论设计知识具体的，可扩展和可测试的表达出来的系统。我们使用Draco实现了我们的想法，Draco是一个基于答案集编程（ASP）的基于约束的系统。本文的贡献可以概括为以下三点：
- 本文提出了一种自动化可视设计的规范框架 ，使用一些设计规范来帮助用户制作好的可视化设计
- 本文将可视化设计建模为约束条件进行最优化求解，有些约束条件是硬性条件(必须满足)，有些是软性条件(带有惩罚)
- 本文基于Clingo，这是一种基于答案集编程(ASP)的求解器，还有Vega-Lite, 这是一种json化的可视化图表语法
2. Related Work
Visual Encoding Principles
可视化设计标准定义了在可视化图表当中最基本的概念，mark是可视化中的基本图形元素，channel是表达数据的方式和频道。比方说一张折线图，它的mark是线段，channel是位置(高低)。
除此之外，可视化还将数据类型data定义为：continuous(数值型，10英尺，23岁)，ordered(离散型，有大小之分，如星期几)，categorical(离散型，无大小之分，如苹果，梨子)三类。将处理数据Aggregate分为，sum, mean，count，median。
Vega-lite
Vega-Lite吸收了前任对于视觉编码的研究成果，并参考了d3，visQL(tableau前身)等可视化语言。 Vega-Lite结合了传统的图形语法，提供了可视化编码规则和分层和多视图显示。用户通过组合选择来指定交互式语义。在Vega-Lite中，选择是一种抽象，它定义输入事件处理，兴趣点和包含测试的谓词函数。选择通过用作输入数据，定义比例范围或通过驱动条件逻辑来参数化可视编码。 Vega-Lite编译器自动合成必需的数据流和事件处理逻辑，用户可以覆盖这些逻辑以进行进一步的自定义。
Automated Visualization Design
过去的自动化设计系统使用预先设计的规则对用户的需求进行判定，通过聚类和穷举(dfs)，最后得到一个有限集合，通过rankSVM等排序算法，得到最后的偏好。这种方案的缺陷在于，穷举的搜索策略是深度优先搜索，复杂度过大，还有很多回溯，这对于大型设计空间来说效率低。 Draco使用现代约束求解器和标准化的表示语言，并且还提出了软约束的概念，增加了灵活性。最近的一篇自动可视设计系统是来自idl实验室的Voyager 2。
3. Modeling Visualization Design In Draco
- 硬性可视化约束规范
如前文所述，Draco当中的规则分为硬规则和软规则。硬规则包括一些可视化图表内部的逻辑(比方说折线图无法表示种类等等)，还有许多用户自己定义的偏好。这些规则必须被满足。
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Mark ∈ {bar, line, area, point}
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Channel ∈ {x, y, color, text, shape}
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Field ∈ {site, year, age}
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Type ∈ {categorical, continuous}
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Aggregate ∈ {sum, mean, count, median}
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Zero ∈ {yes, no}
我们还可以写多条件 硬规则，如下所示
- :- X
X这种情况不会发生
- :- channel(_,shape), not mark(point)
表明对于形状编码必须是是“点” ，其他标记类型（如区域，线，条或文本）不能对形状进行编码。
- :- mark(bar), channel(E, y), continuous(E), not zero(E)
表明必须使用零作为基线的垂直条形图。
- 软性可视化约束规范
- :~ X [w]
倾向于X这种情况不会发生，如果违反那么会有w的惩罚
- :~ continuous(E), not zero(E) [5]
表示模型更喜欢连续字段的坐标从零开始，并且违反规则会使这个模型的cost增加5
- 通过以下的语句定义数据的信道偏好设置
:~ channel(E,y), type(E,nominal). [0]
:~ channel(E,x), type(E,nominal). [1]
:~ channel(E,column), type(E,nominal). [2]
:~ channel(E,color), type(E,nominal). [3]
假设我们有m个软性约束，pi为第i个约束，每个约束的惩罚为wi
令 S = {(p1, w1)… (pi, wi)} npi(v)是v这种视图违反软约束pi的次数，那么Cost可以定义为：(Cost(v)=sum_{i=1..k}wi*n_{pi}(v))
这样我们通过求解器可以通过这些权值得到不同可视化图表的偏好。
4. User Study
- 比较试验
本文将Draco与voyager2中使用的CompassQL求解算法做比较，将CompassQL中的规定转成Draco中的 -: X(硬规则)，将CompassQL中的偏化转成Draco中的 ~:X(软规则)。实验结果可以发现，CompassQL中复杂的规则语句在Draco只需要短短几句。
- 使用rankSVM训练软约束参数
本文使用lY. Kim and J. Heer. Assessing effects of task and data distribution on the effectiveness of visual
encodings,和 lB. Saket, A. Endert, and C. Demiralp. Task-based effectiveness of basic visualizations. 所用到的实验数据，训练软约束参数，获得了比原先自定义不同的可视化结果。
5. Conclusion
作为今年infovis的best paper，本篇文章确实可圈可点，本论文的文档，在线演示可以看https://uwdata.github.io/draco/。下面是总结
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本文提出了目前最完整的自动化可视设计框架
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这个框架具有高度灵活性和可训练性
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未来它将支持推荐更复杂的图表或者仪表盘
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这个系统为 理解可视化语法，创新可视化设计，理解不同编码的感知 都有不可或缺的作用